Java Geotools: привязка к строке идентифицирующей строки, к которой был привязан
Я пытаюсь написать программу на Java, которая будет привязывать большую серию координат GPS к шейп-файлу линии (дорожной сети) и возвращать не только новые координаты, но и уникальный идентификатор для привязанного сегмента линии. Не имеет значения, является ли этот идентификатор FID, "индексом", используемым в других языках (т. Е. Где 1 - первая функция и т. Д.), Или любым столбцом в таблице атрибутов.
Я сделал это в R с помощью функции maptools::snapPointsToLines, но это не масштабируется, учитывая объемы данных, которые мне нужно обработать, поэтому я ищу Java для более быстрой обработки данных для анализа в R.
Мой код (ниже) в настоящее время очень похож на учебник по геотезу для привязки, с небольшими различиями, которые я читаю в (19 миллионов строк) CSV точек GPS вместо их генерации, и я пишу CSV результатов. Это хорошо, и гораздо быстрее, чем я получал, но я не знаю, как определить линию, к которой привязали. Представляется, что доступная документация охватывает запросы и фильтрацию по наборам функций, которые я не могу сделать применимыми, особенно к объектам строки индекса, которые создает этот код, и к существующей функции в моем коде. toString() например, возвращает что-то непонятное для моих целей com.vividsolutions.jts.linearreff.LocationIndexedLine@74cec793,
По сути, я просто хочу, чтобы поле lineID создавало что-то, что любое другое программное обеспечение ГИС или язык может соответствовать конкретному сегменту дороги.
package org.geotools.tutorial.quickstart;
import java.io.*;
import java.util.List;
import java.util.Arrays;
import com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate;
import com.vividsolutions.jts.geom.Envelope;
import com.vividsolutions.jts.geom.Geometry;
import com.vividsolutions.jts.geom.LineString;
import com.vividsolutions.jts.geom.MultiLineString;
import com.vividsolutions.jts.index.SpatialIndex;
import com.vividsolutions.jts.index.strtree.STRtree;
import com.vividsolutions.jts.linearref.LinearLocation;
import com.vividsolutions.jts.linearref.LocationIndexedLine;
import org.geotools.data.FeatureSource;
import org.geotools.data.FileDataStore;
import org.geotools.data.FileDataStoreFinder;
import org.geotools.feature.FeatureCollection;
import org.geotools.geometry.jts.ReferencedEnvelope;
import org.geotools.swing.data.JFileDataStoreChooser;
import org.geotools.util.NullProgressListener;
import org.opengis.feature.Feature;
import org.opengis.feature.FeatureVisitor;
import org.opengis.feature.simple.SimpleFeature;
import com.opencsv.*;
public class SnapToLine {
public static void main(String[] args) throws Exception {
/*
* Open a shapefile. You should choose one with line features
* (LineString or MultiLineString geometry)
*
*/
File file = JFileDataStoreChooser.showOpenFile("shp", null);
if (file == null) {
return;
}
FileDataStore store = FileDataStoreFinder.getDataStore(file);
FeatureSource source = store.getFeatureSource();
// Check that we have line features
Class<?> geomBinding = source.getSchema().getGeometryDescriptor().getType().getBinding();
boolean isLine = geomBinding != null
&& (LineString.class.isAssignableFrom(geomBinding) ||
MultiLineString.class.isAssignableFrom(geomBinding));
if (!isLine) {
System.out.println("This example needs a shapefile with line features");
return;
}
final SpatialIndex index = new STRtree();
FeatureCollection features = source.getFeatures();
//FeatureCollection featurecollection = source.getFeatures(Query.FIDS);
System.out.println("Slurping in features ...");
features.accepts(new FeatureVisitor() {
@Override
public void visit(Feature feature) {
SimpleFeature simpleFeature = (SimpleFeature) feature;
Geometry geom = (MultiLineString) simpleFeature.getDefaultGeometry();
// Just in case: check for null or empty geometry
if (geom != null) {
Envelope env = geom.getEnvelopeInternal();
if (!env.isNull()) {
index.insert(env, new LocationIndexedLine(geom));
}
}
}
}, new NullProgressListener());
/*
/*
* We defined the maximum distance that a line can be from a point
* to be a candidate for snapping
*/
ReferencedEnvelope bounds = features.getBounds();
final double MAX_SEARCH_DISTANCE = bounds.getSpan(0) / 1000.0;
int pointsProcessed = 0;
int pointsSnapped = 0;
long elapsedTime = 0;
long startTime = System.currentTimeMillis();
double longiOut;
double latiOut;
int moved;
String lineID = "NA";
//Open up the CSVReader. Reading in line by line to avoid memory failure.
CSVReader csvReader = new CSVReader(new FileReader(new File("fakedata.csv")));
String[] rowIn;
//open up the CSVwriter
String outcsv = "fakedataOUT.csv";
CSVWriter writer = new CSVWriter(new FileWriter(outcsv));
while ((rowIn = csvReader.readNext()) != null) {
// Get point and create search envelope
pointsProcessed++;
double longi = Double.parseDouble(rowIn[0]);
double lati = Double.parseDouble(rowIn[1]);
Coordinate pt = new Coordinate(longi, lati);
Envelope search = new Envelope(pt);
search.expandBy(MAX_SEARCH_DISTANCE);
/*
* Query the spatial index for objects within the search envelope.
* Note that this just compares the point envelope to the line envelopes
* so it is possible that the point is actually more distant than
* MAX_SEARCH_DISTANCE from a line.
*/
List<LocationIndexedLine> lines = index.query(search);
// Initialize the minimum distance found to our maximum acceptable
// distance plus a little bit
double minDist = MAX_SEARCH_DISTANCE + 1.0e-6;
Coordinate minDistPoint = null;
for (LocationIndexedLine line : lines) {
LinearLocation here = line.project(pt);
Coordinate point = line.extractPoint(here);
double dist = point.distance(pt);
if (dist < minDist) {
minDist = dist;
minDistPoint = point;
lineID = line.toString();
}
}
if (minDistPoint == null) {
// No line close enough to snap the point to
System.out.println(pt + "- X");
longiOut = longi;
latiOut = lati;
moved = 0;
lineID = "NA";
} else {
System.out.printf("%s - snapped by moving %.4f\n",
pt.toString(), minDist);
longiOut = minDistPoint.x;
latiOut = minDistPoint.y;
moved = 1;
pointsSnapped++;
}
//write a new row
String [] rowOut = {Double.toString(longiOut), Double.toString(latiOut), Integer.toString(moved), lineID};
writer.writeNext(rowOut);
}
System.out.printf("Processed %d points (%.2f points per second). \n"
+ "Snapped %d points.\n\n",
pointsProcessed,
1000.0 * pointsProcessed / elapsedTime,
pointsSnapped);
writer.close();
}
}
Я не только новичок в Java, но только самостоятельно обучаюсь предметно-ориентированным языкам, таким как R; Я не столько программист, сколько человек, использующий код, поэтому, если решение кажется очевидным, мне может не хватать элементарной теории!
PS Я знаю, что есть лучшие решения для сопоставления карт (Graphhopper и т. д.), я просто пытаюсь начать с EAS!
Спасибо!
2 ответа
Я бы старался не заходить так далеко в кроличью нору JTS и придерживаться GeoTools (конечно, я разработчик GeoTools, так что я бы так сказал).
Сначала я бы использовал SpatialIndexFeatureCollection чтобы сохранить мои строки (при условии, что они помещаются в памяти, в противном случае таблица PostGIS - это путь). Это избавляет меня от необходимости создавать свой собственный индекс.
Тогда я бы использовал CSVDataStore чтобы избавиться от разбора моих собственных точек из потока GPS (потому что я ленивый, и там тоже много чего не так).
Это означает, что основная часть работы сводится к этой петле, DWITHIN находит все объекты на указанном расстоянии:
try (SimpleFeatureIterator itr = pointFeatures.getFeatures().features()) {
while (itr.hasNext()) {
SimpleFeature f = itr.next();
Geometry snapee = (Geometry) f.getDefaultGeometry();
Filter filter = ECQL.toFilter("DWITH(\"the_geom\",'" + writer.write(snapee) + "'," + MAX_SEARCH_DISTANCE + ")");
SimpleFeatureCollection possibles = indexed.subCollection(filter);
double minDist = Double.POSITIVE_INFINITY;
SimpleFeature bestFit = null;
Coordinate bestPoint = null;
try (SimpleFeatureIterator pItr = possibles.features()) {
while (pItr.hasNext()) {
SimpleFeature p = pItr.next();
Geometry line = (Geometry) p.getDefaultGeometry();
double dist = snapee.distance(line);
if (dist < minDist) {
minDist = dist;
bestPoint = DistanceOp.nearestPoints(snapee, line)[1];
bestFit = p;
}
}
}
В конце этого цикла вы должны знать ближайший объект (bestFit) из линий (включая его идентификатор, имя и т. Д.), Ближайшую точку (bestPoint) и пройденное расстояние (minDist).
Опять я бы, наверное, использовал CSVDatastore написать функции обратно тоже.
Если у вас есть миллионы очков, я бы, вероятно, посмотрел на использование FilterFactory создать фильтр напрямую вместо использования ECQL синтаксический анализатор.
Основываясь на коде, предоставленном iant в принятом ответе, я изменил свой код следующим образом, который я публикую для всех, кто ищет подобные вопросы.
Пара вещей: убедитесь, что в ECQL парсер (я не пробовал FilterFactory предложение пока). CSVDataStore кроется в следующей ссылке. Обратите внимание, что по умолчанию долгота и широта жестко заданы как lon а также lat соответственно. http://docs.geotools.org/latest/userguide/tutorial/datastore/intro.html
package org.geotools.tutorial.quickstart;
import java.io.*;
import java.util.List;
import java.util.Arrays;
import com.vividsolutions.jts.geom.Coordinate;
import com.vividsolutions.jts.geom.Envelope;
import com.vividsolutions.jts.geom.Geometry;
import com.vividsolutions.jts.geom.LineString;
import com.vividsolutions.jts.geom.MultiLineString;
import com.vividsolutions.jts.index.SpatialIndex;
import com.vividsolutions.jts.index.strtree.STRtree;
import com.vividsolutions.jts.linearref.LinearLocation;
import com.vividsolutions.jts.linearref.LocationIndexedLine;
import com.vividsolutions.jts.operation.distance.DistanceOp;
import com.vividsolutions.jts.io.WKTWriter;
import org.geotools.data.FeatureSource;
import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureSource;
import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureCollection;
import org.geotools.data.simple.SimpleFeatureIterator;
import org.geotools.data.FileDataStore;
import org.geotools.data.FileDataStoreFinder;
import org.geotools.feature.FeatureCollection;
import org.geotools.geometry.jts.ReferencedEnvelope;
import org.geotools.swing.data.JFileDataStoreChooser;
import org.geotools.util.NullProgressListener;
import org.geotools.data.collection.SpatialIndexFeatureCollection;
import org.geotools.data.collection.SpatialIndexFeatureSource;
import org.geotools.filter.text.ecql.ECQL;
import org.opengis.filter.Filter;
import org.opengis.feature.Feature;
import org.opengis.feature.FeatureVisitor;
import org.opengis.feature.simple.SimpleFeature;
import com.opencsv.*;
import com.csvreader.CsvReader;
public class SnapToLine {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//input and output files and other parameters
String inputpoints = "/home/bitre/fakedata.csv";
String outcsv = "fakedataOUT.csv";
final double MAX_SEARCH_DISTANCE = 0.5;
/*
* Open a shapefile. You should choose one with line features
* (LineString or MultiLineString geometry)
*
*/
File file = JFileDataStoreChooser.showOpenFile("shp", null);
if (file == null) {
return;
}
FileDataStore store = FileDataStoreFinder.getDataStore(file);
SimpleFeatureSource source = store.getFeatureSource();
// Check that we have line features
Class<?> geomBinding = source.getSchema().getGeometryDescriptor().getType().getBinding();
boolean isLine = geomBinding != null
&& (LineString.class.isAssignableFrom(geomBinding) ||
MultiLineString.class.isAssignableFrom(geomBinding));
if (!isLine) {
System.out.println("This example needs a shapefile with line features");
return;
}
SimpleFeatureCollection features = source.getFeatures();
SpatialIndexFeatureCollection indexed = new SpatialIndexFeatureCollection(features);
/*
/*
* We defined the maximum distance that a line can be from a point
* to be a candidate for snapping
*/
ReferencedEnvelope bounds = features.getBounds();
//open up the CSVwriter
CSVWriter csvWriter = new CSVWriter(new FileWriter(outcsv));
//CSVDataStore features for the points
CSVDataStore pointFeaturesCSV = new CSVDataStore(new File(inputpoints));
String typeName = pointFeaturesCSV.getTypeNames()[0];
SimpleFeatureSource pointFeatures = pointFeaturesCSV.getFeatureSource(typeName);
double longiOut;
double latiOut;
int progress = 0;
int remn;
String[] rowOut = new String[4];
try (SimpleFeatureIterator itr = pointFeatures.getFeatures().features()) {
while (itr.hasNext()) {
SimpleFeature f = itr.next();
Geometry snapee = (Geometry) f.getDefaultGeometry();
WKTWriter writer = new WKTWriter();
Filter filter = ECQL.toFilter("DWITHIN(\"the_geom\",'" + writer.write(snapee) + "'," + MAX_SEARCH_DISTANCE + "," + "kilometers" + ")");
SimpleFeatureCollection possibles = indexed.subCollection(filter);
double minDist = Double.POSITIVE_INFINITY;
SimpleFeature bestFit = null;
Coordinate bestPoint = null;
try (SimpleFeatureIterator pItr = possibles.features()) {
while (pItr.hasNext()) {
SimpleFeature p = pItr.next();
Geometry line = (Geometry) p.getDefaultGeometry();
double dist = snapee.distance(line);
if (dist < minDist) {
minDist = dist;
bestPoint = DistanceOp.nearestPoints(snapee, line)[1]; // google DistanceOp
bestFit = p;
}
longiOut = bestPoint.x;
latiOut = bestPoint.y;
rowOut[0] = bestFit.getID();
rowOut[1] = Double.toString(minDist);
rowOut[2] = Double.toString(longiOut);
rowOut[3] = Double.toString(latiOut);
//rowOut = {bestFit.getID(), Double.toString(minDist), Double.toString(longiOut), Double.toString(latiOut)};
}
csvWriter.writeNext(rowOut);
progress ++;
remn = progress % 1000000;
if(remn == 0){
System.out.println("Just snapped line" + progress);
}
}
}
}
}
}